[发明专利]发光二极管芯片缺陷检测的方法和装置

权利要求书

1.一种发光二极管芯片缺陷检测的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测芯片的图像；

采用边缘检测模型处理所述待检测芯片的图像，将所述待检测芯片的图像划分为外延部分的图像和电极部分的图像；

将所述外延部分的图像与无缺陷外延片的图像进行比较，从所述外延部分的图像中截取外延缺陷部分的图像，并将所述外延缺陷部分的图像输入第一卷积神经网络，得到所述外延缺陷部分的缺陷类型，所述第一卷积神经网络的参数通过采用多个标定有缺陷类型的外延缺陷图像进行训练得到；将所述外延部分的图像与无缺陷外延片的图像进行比较，从所述外延部分的图像中截取外延缺陷部分的图像，为依次比较外延部分的图像中各个像素的特征值与无缺陷外延片的图像上相同位置像素的特征值，选取特征值不同或者差值超过设定范围的所有像素，并将选取的像素中相互之间的距离不超过设定值的两个像素归为同一个缺陷部分的图像；

将所述电极部分的图像与无缺陷电极的图像进行比较，从所述电极部分的图像中截取电极缺陷部分的图像，并将所述电极缺陷部分的图像输入第二卷积神经网络，得到所述电极缺陷部分的缺陷类型，所述第二卷积神经网络的参数通过采用多个标定有缺陷类型的电极缺陷图像进行训练得到；将所述电极部分的图像与无缺陷电极的图像进行比较，从所述电极部分的图像中截取电极缺陷部分的图像，为依次比较电极部分的图像中各个像素的特征值与无缺陷电极的图像上相同位置像素的特征值，选取特征值不同或者差值超过设定范围的所有像素，并将选取的像素中相互之间的距离不超过设定值的两个像素归为同一个缺陷部分的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述电极缺陷部分的图像输入第二卷积神经网络，得到所述电极缺陷部分的缺陷类型，包括：

对所述电极缺陷部分的图像进行归一化，得到预定规格的电极图像；

将所述预定规格的电极图像输入所述第二卷积神经网络，得到所述电极缺陷部分的缺陷类型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个电极缺陷图像；

接收各个所述电极缺陷图像标定的缺陷类型；

采用多个所述电极缺陷图像和各个所述电极缺陷图像标定的缺陷类型，对所述第二卷积神经网络进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用多个所述电极缺陷图像和各个所述电极缺陷图像标定的缺陷类型，对所述第二卷积神经网络进行训练，包括：

依次将多个所述电极缺陷图像输入所述第二卷积神经网络，得到各个所述电极缺陷图像的缺陷类型，并在所述电极缺陷图像得到的缺陷类型与标定的缺陷类型不同时，反向传播调整所述第二卷积神经网络的参数，直到多个所述电极缺陷图像得到的缺陷类型与标定的缺陷类型相同。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

统计所述外延部分的图像中截取的外延缺陷部分的图像的数量、大小和缺陷类型，以及所述电极部分的图像中截取的电极缺陷部分的图像的数量、大小和缺陷类型，确定所述待检测芯片的质量等级。